The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.5S
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pp.1609-1619
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2000
Workflow means the automation of a business process, in which documents, information or tasks are transferred among participants for business action according to a set of procedural rules, and workflow management system is a system which defines, creates and manages the execution of workflow running one or more workflow engines. In this research, necessity of standardizing current workflow systems is recognized, and problems such as interoperability of current systems, dynamic adaptation to changing business environment and lacking of assessment, management and auditing of business processes are analyzed so that the design and implementation of a workflow system is focused on to offer a solution to the problems. The system is designed and implemented to change dynamically on Run-Time the processes definition defined on Build-Time, and interoperability is enabled by developing workflow engine and related modules based on the WfMC specifications and APIs.
One of the components that constitute the simulation models is the state variables whose values are determined by the time related simulation process. Embedding rule-based expert systems into the simulation models should provide a systematic way of handling these time-dependent variables without distracting the essential problem solving capabilities of the expert systems which are well suited for expressing the decision making function of complex cases. The expert system, however, is inefficient in dealing with the time elapsing characteristics of target system compare to the simulation models. To solve the problem, this paper provides an interruptible inference engine whose inferencing process can be interrupted when the variables' value, which are used as the parameters of the rules, are not yet determined due to the time dependent nature of the state variables. The process is resumed when the variables are ready. The elapse of time is calculated by time-advance function of the simulation model to which the expert system has been embedded. The example modeling shown exploits the embedded interruptible inferencing capability for the controlling and monitoring of metal grating process.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.88-97
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2018
Chronic diseases management can be effectively achieved through early detection, continuous treatment, observation, and self-management, rather than a radar approach where patients are treated only when they visit a medical facility. However, previous studies have not been able to provide integrated chronic disease management services by considering generalized services such as hypertension and diabetes management, and difficult to expand and link to other services using only specific sensors or services. This paper proposes clinical rule flow model based on medical data analysis to provide personalized care for chronic disease management. Also, we implemented that as Rule-based Smart Healthcare System (RSHS). The proposed system executes chronic diseases management rules, manages events and delivers individualized knowledge information by user's request. The proposed system can be expanded into a variety of applications such as diet and exercise service in the future.
The diesel Auxiliary Power Unit (APU) for vehicle applications is a complex nonlinear system. For the purpose of this paper presents a dynamic average model of the whole system in an entirely physical way, which accounts for the non-ideal behavior of the diode rectifier, the nonlinear phenomena of generator-rectifier set in an elegant way, and also the dynamics of the dc load and diesel engine. Simulation results show the accuracy of the model. Based on the average model, a simple PI control scheme is proposed for the multivariable system, which includes the steps of model linearization, separate PI controller design with robust tuning rules, stability verification of the overall system by considering it as an uncertain one. Finally it is tested on a detailed switching model and good performances are shown for both set-point following and disturbance rejection.
This paper presents a novel product recommender system as a tool fur differentiated marketing service of online shopping malls. Ihe proposed model uses genetic algorithnt one of popular global optimization techniques, to construct a personalized product recommender systen The genetic algorinun may be useful to recommendation engine in product recommender system because it produces optimal or near-optimal recommendation rules using the customer profile and transaction data. In this study, we develop a prototype of WeLbased personalized product recommender system using the recommendation rules fi:om the genetic algorithnL In addition, this study evaluates usefulness of the proposed model through the test fur user satisfaction in real world.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.11
no.4
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pp.221-226
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2008
Air pollution associated with the SOx emission from the shipboard propulsion and generation engines is becoming one of the major environmental concerns these days. Lead by the international organizations including IMO and European Union, a significantly strengthened air pollution related regulations have been introduced and they are becoming in practice as scheduled. Such rules are basically giving the guidelines for permissible SOx emission which can be only met by using high quality fuel oils with less sulfur content or operating scrubbing systems aiming at reducing SOx at the engine exhaust. Since both countermeasures can lead to the cost increase in ship building and operation, Korean shipbuilding industries, leading the world's market, need to be well aware of the ever changing regulations and be prepared with proper solutions. Here, we briefly summarize such latest rules and regulations on the air pollution at sea, and review some technical issues on the scrubbing systems available with some suggestions.
Researches of current information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aims at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among data. The current searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. To lessen this disadvantages in the information searching, we propose an inference algorithm that supports associated and inferred searching through the Jess engine based on the OWL ontology constraints and knowledge expressed by SWRL with association rules. After constructing the personalized preference ontology for domains such as restaurants, gas stations, bakeries, and so on, it shows that new knowledge information generated from the ontology and the rules is provided with an example of the domain of gas stations.
The web is an important source of information and most of Web applications are based on form documents in HTML-based form documents only play a role as user interfaces, and they do not involve the procedures or rules if business process which form document designers assume. However, from documents imply methods for treating documents, and these embedded procedural knowledge can be utilized.actively in automation of business process. In this respect, we Investigate the activeness of documents with cognitive science to automate business processes based on from documents. Through this, we have a new concept and applicability of active documents. Our active documents include business rules and declarative knowledge to support the automation of document processing. Also, we propose a processing framework for the active documents. The framework has two phases: build-time and run-time. in order to demonstrate the usefulness of the proposed framework, a prototype called ActiveForm is designed and implemented for requisition processing them in an inference engine can enhance the intelligence of Internet applications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12B
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pp.1758-1765
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2010
This paper proposes an architecture exploration methodology for the design of embedded cores exploiting design hierarchy. The proposed method performs systematic architecture exploration by taking different approaches for verifying designs and estimating performances depending on the hierarchy level in design process. Performance estimation tools generate profile having performance data related with design modules of an embedded core. Profile analyzer performs data-mining to acquire association rules between the design modules and performance parameters. Inference engine in the profile analyzer updates the association rules which will be used to improve the design performance at next exploration steps. To show the efficiency of the proposed architecture explorations methodology, experiments had been performed for JPEG encoder, Chen-DCT, and FFT application functions. The embedded cores designed by taking the proposed method show performance improvement by 60.8% in terms of clock cycles on the average when compared with the initial embedded core in MIPS R3000.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.125-132
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2011
Fire monitoring system detects a fire based on the values of various sensors, such as smoke, CO, temperature, or change of temperature. It detects a fire by comparing sensed values with predefined threshold values for each sensor. However, to prevent a fire it is required to predict a situation which has a possibility of fire occurrence. In this work, we propose a fire recognition system using a fuzzy inference method. The rule base is constructed as a combination of fuzzy variables derived from various sensed values. In addition, in order to solve generalization and formalization problems of rule base construction from expert knowledge, we analyze features of fire patterns. The constructed rule base results in an improvement of the recognition accuracy. A fire possibility is predicted as one of 3 levels(normal, caution, danger). The training data of each level is converted to fuzzy rules by FCM(fuzzy C-means clustering) and those rules are used in the inference engine. The performance of the proposed approach is evaluated by using forest fire data from the UCI repository.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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